--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-98-389d99a70f83> in <cell line: 30>() 30 for epoch in range(epochs): 31 running_loss = 0.0 ---> 32 for i, data in enumerate(trainloader, 0): 33 inputs, labels = data[0].cuda(), data[1].cuda() 34 optimizer.zero_grad() NameError: name 'trainloader' is not defined这个错误怎么修改

这个错误是因为代码中没有定义`trainloader`，需要先定义一个`trainloader`并加载训练数据。

你可以使用`torch.utils.data.DataLoader`将训练数据加载到内存中，并按照batch_size分割数据。示例代码如下：

import torch.utils.data as data
batch_size = 32
trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

其中`transform`是数据预处理的操作，这里可以使用`torchvision.transforms.Compose`将多个预处理操作组合起来，例如：

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

这里使用`ToTensor()`将图片转换为张量，并使用`Normalize()`对张量进行归一化处理。